121 Using peer communicated behavioural norms about safety to reduce injury-risk behaviours by children
Notice bibliographique
Résumé
Background Previous research has shown that children engage in greater physical risk taking when in an elevated positive mood state. The current study examined whether exposure to a peer-communicated behavioural norm about safety could counteract this effect. Methods Community recruitment resulted in a sample of 120 children (7 to 10 years), including 60 boys (M age = 8.13 yrs; SD = 0.93 yrs) and 60 girls (M age = 8.02 yrs; SD = 0.91 years). Children’s intentions to engage in risk taking (based on identifying from photos which risky playground behaviours they would do if they had to make a videotape later that day) and actual risk behaviours (based on how they behaved when running through an obstacle course that contained hazards) were measured while in a neutral and positive mood state, with positive mood induced experimentally via false positive feedback during the playing of a novel videogame (emotion ratings throughout the session validated the positive mood induction worked; there was a significant increase in positive mood, as expected, t(119) = 15.12, p < .001). Before completing the risk taking tasks when in a positive mood state, children were exposed to either a peer-communicated behavioural norm about safety or a non-norm communication; this exposure occurred by the child overhearing two children supposedly talking next door (this was actually an audiotaped recording). Results Exposure to the non-norm communication had no effect on risk taking: children showed an increase in risk taking and intentions when in a positive aroused mood state compared to a neutral mood state (M change = +0.65 standardised RT score), F(1, 59) = 71.31, p < .001, ηp2 = 0.55. In contrast, exposure to the peer-communicated behavioural norm about safety was effective to counteract this effect: children actually showed a significant decrease in risk taking and intentions when in a positive compared to neutral mood state (M change = −0.47 standardised RT score), F(1, 115) = 84.77, p < .001, effect size ηp2 = 0.42. Both risk taking measures yielded the same effects. Conclusion Manipulating children’s exposure to peer-communicated behavioural norms can be an effective strategy for reducing injury-risk behaviours.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».